• MCP (Model Context Protocol) do Anthropic giới thiệu cuối năm 2024 là giao thức nguồn mở kết nối mô hình AI với công cụ và nguồn dữ liệu ngoài, chuẩn hóa cách AI thực hiện tác vụ cho DevOps qua ngôn ngữ tự nhiên.

• DevOps truyền thống chủ yếu ứng dụng AI tạo sinh vào tạo mã tự động, tuy nhiên nhiều công việc DevOps là thao tác trực tiếp (cấu hình cloud, triển khai, ghép log...), AI cũ không giải quyết hiệu quả do thiếu tích hợp công cụ/dữ liệu thực tế.

• Với MCP, DevOps có thể yêu cầu AI thực hiện hành động phức tạp như xác định các bucket S3/Azure công khai rồi tự động thay đổi quyền truy cập, hoặc xác định tài liệu cũ trên DynamoDB rồi xóa/lưu trữ-tất cả qua prompt tự nhiên.

• MCP sử dụng kiến trúc server-client, trong đó server chịu trách nhiệm thao tác thực tế (quản lý file, database...), còn client là AI agent trung gian nhận câu hỏi, xử lý với mô hình AI, rồi truyền lệnh cho server thực hiện.

• Tích hợp MCP giúp DevOps tự động hóa phân tích sự cố (ví dụ: truy vấn cấu hình host, phân loại bucket công khai), tăng sức mạnh công cụ như VS Code bằng dữ liệu nội bộ, tự động hóa quản lý cloud (phát hiện & sửa cấu hình bucket), và tìm kiếm/xử lý tài liệu trên database (SharePoint, Confluence...).

• Hạn chế thực tế: phần lớn MCP server cần cấu hình cục bộ (ví dụ: cài Python), dễ phát sinh lỗi không tương thích môi trường; container hóa là giải pháp nhưng tăng độ phức tạp cho thiết lập.

• Rủi ro bảo mật: MCP có thể vô tình lộ dữ liệu nhạy cảm nếu server truy cập được model AI bên ngoài; giải pháp là đặt model sau firewall hoặc hạn chế quyền truy cập (least-privilege).

• MCP chưa hoàn hảo nhưng được dự báo sẽ trở thành trụ cột mới tương tự CI/CD cho DevOps hiện đại, mở rộng phạm vi & tốc độ ứng dụng AI vào thực tiễn.

📌 MCP giúp DevOps kết nối AI tạo sinh với công cụ thực tế, tự động hóa tác vụ bằng prompt tự nhiên, tăng sức mạnh quản lý cloud và khai phá dữ liệu nội bộ. Hạn chế gồm thiết lập phức tạp và rủi ro bảo mật, nhưng MCP được dự đoán sẽ trở thành chuẩn mực mới cho DevOps hiện đại.